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Enregistrement W1983177743 · doi:10.3138/cpp.2012-001

Exiting Poverty: Does Sex Matter?

2014· article· en· W1983177743 sur OpenAlexaffvenueabout
Lori J. Curtis, Kate Rybczynski

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyQuarter (Canadian coin)SpellDemographic economicsEconomicsDevelopment economicsSocioeconomicsGeographyEconomic growthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is understood about the factors associated with poverty duration in Canada, or which factors, if any, may affect women and men differently. Moreover, research pays scant attention to how far Canadians transition out of poverty. For example, some may exit poverty only marginally, while others exit much further above the poverty line. We investigate the determinants of poverty duration among women and men in Canada. A major contribution of this article is the examination of poverty duration across different exit destinations (competing risks): exits to just above the poverty line versus exits to further above the poverty line. We find that nearly one-quarter of poverty spells end within 110 percent of the poverty line (near poverty). Many of those who exit to near poverty experience multiple spells. As expected, we find that higher education increases the probability of transitioning further out of poverty, but very little is correlated with exits to near poverty relative to remaining in poverty. The longer the poverty spell, the lower the probability of exit, particularly to higher income levels. We find few significant gender differences in the coefficient estimates. Differences are present in the characteristics associated with exits close to or further away from the poverty line.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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